Comment identifier avec précision le véritable sceau officiel d'un contrat en utilisant la technologie Java

Comment identifier avec précision le véritable sceau officiel sur le contrat grâce à la technologie Java

1. Introduction
   Le sceau officiel joue un rôle extrêmement important dans le contrat. Il représente l'exercice juridique de la puissance publique et la reconnaissance formelle de l'entreprise. . Cependant, avec le développement de la technologie, le problème de la falsification des sceaux officiels est progressivement devenu important. Cet article présente une méthode de mise en œuvre qui utilise la technologie Java pour identifier avec précision le véritable sceau officiel d'un contrat et garantit l'authenticité et la légalité du sceau officiel grâce à des algorithmes de traitement d'images numériques et d'apprentissage automatique.
2. Prétraitement de l'image
   Avant de commencer à reconnaître le sceau officiel, nous devons prétraiter l'image du contrat pour améliorer la précision de l'algorithme ultérieur. Le prétraitement comprend principalement la binarisation de l'image, la suppression du bruit et la détection des contours.

2.1. Binarisation des images
Les images des contrats sont généralement en couleur, mais les sceaux officiels sont généralement en noir et blanc. Par conséquent, nous devons convertir l’image couleur en image binaire pour mieux extraire les caractéristiques du sceau officiel. Ceci peut être réalisé en utilisant la fonction de binarisation de la bibliothèque OpenCV :

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ImageBinarization {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载OpenCV库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        
        // 读取合同图像
        Mat image = Imgcodecs.imread("contract.jpg");
        
        // 转换为灰度图像
        Mat grayImage = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        
        // 二值化
        Mat binaryImage = new Mat();
        Imgproc.threshold(grayImage, binaryImage, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU);
        
        // 保存二值化图像
        Imgcodecs.imwrite("binary_image.jpg", binaryImage);
    }
}

2.2. Suppression du bruit
Étant donné que l'image contractuelle peut présenter du bruit, tel que du grain et de la texture lors de la numérisation ou de la prise de vue, nous devons effectuer un traitement sur l'image binaire. , Supprimez ce bruit. Ceci peut être réalisé en utilisant l'opération open dans la bibliothèque OpenCV :

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class NoiseRemoval {
    public static void main(String[] args) {
        // 读取二值化图像
        Mat binaryImage = Imgcodecs.imread("binary_image.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        
        // 进行开操作
        Mat noiseRemovedImage = new Mat();
        Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
        Imgproc.morphologyEx(binaryImage, noiseRemovedImage, Imgproc.MORPH_OPEN, kernel);
        
        // 保存去噪声图像
        Imgcodecs.imwrite("noise_removed_image.jpg", noiseRemovedImage);
    }
}

2.3. Détection des contours
La détection des contours est une étape clé dans l'identification des sceaux officiels. Il peut être implémenté à l'aide de l'algorithme Canny dans la bibliothèque OpenCV :

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class EdgeDetection {
    public static void main(String[] args) {
        // 读取去噪声图像
        Mat noiseRemovedImage = Imgcodecs.imread("noise_removed_image.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        
        // 进行边缘检测
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(noiseRemovedImage, edges, 100, 200);
        
        // 保存边缘图像
        Imgcodecs.imwrite("edges.jpg", edges);
    }
}

3. Reconnaissance officielle du sceau
   Une fois le prétraitement de l'image terminé, nous pouvons commencer la reconnaissance officielle du sceau. Ici, nous utilisons des algorithmes d'apprentissage automatique pour obtenir une reconnaissance précise des sceaux officiels grâce à la formation des fonctionnalités et à la construction de classificateurs. Un algorithme d’apprentissage automatique couramment utilisé est Support Vector Machine (SVM).

3.1. Extraction de fonctionnalités
Tout d'abord, nous devons extraire certaines fonctionnalités des images de bord pour la formation et la classification. Les fonctionnalités couramment utilisées incluent la forme, la texture et la couleur. Ici, nous prenons comme exemple les caractéristiques de forme, en utilisant la détection de contour dans la bibliothèque OpenCV pour extraire les caractéristiques de forme des sceaux officiels :

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ShapeFeatureExtraction {
    public static void main(String[] args) {
        // 读取边缘图像
        Mat edges = Imgcodecs.imread("edges.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        
        // 检测轮廓
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        Imgproc.findContours(edges, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        
        // 提取轮廓特征
        double[] features = new double[contours.size()];
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
            features[i] = Imgproc.contourArea(contours.get(i));
        }
        
        // 打印轮廓特征
        for (double feature : features) {
            System.out.println("Contour feature: " + feature);
        }
    }
}

3.2 Formation et classification
Ensuite, nous utilisons les caractéristiques extraites pour la formation et la classification. Tout d’abord, nous devons préparer des images de sceaux officiels étiquetées comme échantillons de formation. Ensuite, les caractéristiques extraites et les balises correspondantes sont entraînées par l’algorithme d’apprentissage automatique pour créer un classificateur de sceaux officiel. Au cours de l'étape de reconnaissance, les caractéristiques de l'image contractuelle à reconnaître sont extraites, puis le classificateur formé est utilisé pour effectuer des jugements de classification.

En raison de la complexité des codes complets de formation et de classification, nous ne pouvons pas les montrer un par un ici, mais vous pouvez vous référer à la documentation officielle d'OpenCV et aux tutoriels associés pour utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les machines vectorielles de support pour la formation et la classification. .

4. Conclusion
   Grâce à la méthode présentée dans cet article, nous pouvons utiliser la technologie Java pour identifier avec précision le véritable sceau officiel sur le contrat. Tout d’abord, l’image contractuelle est prétraitée, y compris la binarisation, la suppression du bruit et la détection des contours. Ensuite, un algorithme d'apprentissage automatique est utilisé pour extraire les caractéristiques du sceau officiel, et un classificateur pour le sceau officiel est formé et construit. Enfin, grâce à l’extraction des caractéristiques et au jugement de classification, le sceau officiel du contrat est identifié avec précision.

Cependant, il convient de noter que bien que cette méthode puisse améliorer l'exactitude de l'identification du sceau officiel, elle ne peut pas garantir à 100 % l'authenticité et la légalité du sceau officiel. Dans les applications pratiques, il est également nécessaire de combiner d'autres mesures et moyens de sécurité pour garantir la sécurité et l'efficacité du sceau officiel.

Références :

1. Documentation officielle d'OpenCV : https://docs.opencv.org/
2. Pratique du Machine Learning : Scikit-Learn et TensorFlow (Auteur : Aurélien Géron, Traducteur : Tang Xuetao, Bao Jianqiang)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!